REMOTE SENSING – hvordan kan fjernanalyse bidra til å løse
REMOTE SENSING – hvordan kan fjernanalyse bidra til å løse utfordringer i nordområdene? Torbjørn Eltoft Professor UiT- Norges Arktiske Universitet Leder for CIRFA cirfa.uit.no Centre for Integrated Remote Sensing and Forecasting for Arctic Operations (CIRFA) Objectives: Long term research on integrated remote sensing from satellites and airborne platforms for Arctic operations •Algorithms for detection, characterization and monitoring of sea ice and ice objects •Met-ocean surveillance and forecasting, including polar meteorology •Development of sensor technology •Data assimilation and multi-sensor data fusion •Sea ice drift modeling and prediction •Oil spill drift modeling and prediction 11/9/2015 2 Research Partners 11/9/2015 Miljø&Teknologikonferansen 3 Industrial Partners 11/9/2015 Miljø&Teknologikonferansen 4 Tromsø senter for fjernmåling •Northern Research Institute •Kongsberg SATellite Services •Kongsberg Spacetec •Norwegian Polar Institute •University of Tromsø 11/9/2015 Utfordringer i nord • • • • • • 11/9/2015 Sjøis Mørke Utfordrende meteorologi Lave temperaturer Lange avstander Lav sikt PTIL -Tromsø 6 Fjernmålingssystem: Krav til ytelse • • • • • Uavhengig av vær og lysforhold Kan avbilde på mange skalaer God romlig oppløsning Hyppig overvåkning av ”Areas of Interest” Ønsker mye informasjon over overvåket område Kombinere sensorer ! Kombinere plattformer ! ’Synthtic Aperture Radar’ ! 11/9/2015 PTIL -Tromsø 7 Satellittfjernmåling: Polare baner • • • 11/9/2015 Baneplanets vinkel er synkronisert i forhold til jordas rotasjon rundt sola. Banen flytter seg én grad østover per dag. Solcellepanelene er alltid vendt mot sola, mens måleinstrumentene peker mot den roterende jorda Banen forskyver seg for hvert omløp. Dekker hele jorda i løpet av en serie omløp (Sentinel-1 12 dager) Overvåkningshyppighet Polområdene blir hyppig avbildet 11/9/2015 PTIL -Tromsø Dekning for Sentinel 1 over En 12 dagers periode 9 Datatilgang fra mange satellitter Current Radarsat 2 TerraSAR-X ALOS Palsar 2 Sentinel 1 Sentinel family Radarsat Constallation 11/9/2015 PTIL -Tromsø 10 Avbildende radar: Synthetic Aperture Radar 11/9/2015 SAR rådata Azimuth sample Magnitude of raw data 6000 10 5000 0 4000 -10 3000 -20 2000 1000 -30 0 -40 0 500 1000 1500 Range sample 2000 2500 11/9/2015 Prosessert: Yngvar Larsen, Norut Azimuth sample Magnitude of range compressed data 6000 10 5000 0 4000 -10 3000 -20 2000 1000 -30 0 -40 0 500 1000 1500 Range sample 2000 2500 11/9/2015 Prosessert: Yngvar Larsen, Norut dB Range-fokusert Fokusert SAR bilde 6000 10 5000 0 4000 -10 3000 -20 2000 1000 -30 0 -40 0 500 1000 1500 Range sample 2000 2500 11/9/2015 Prosessert: Yngvar Larsen, Norut dB Azimuth sample Magnitude of compressed SLC data (filtered) Ulike avbildningsmoder RS2 11/9/2015 PTIL -Tromsø 15 Ulike skalaer Radarsat Data Copyright Canadian Space Agency 11/9/2015 PTIL -Tromsø Radarsat2 Data Copyright Canadian Space Agency 16 Polarisasjon 11/9/2015 PTIL -Tromsø Radarsat2 Data Copyright Canadian Space Agency 17 Multiple frekvenser RS2: C-band -26. mai, 2015 Copyright raw data MDA, 2015. Processed by KSAT 11/9/2015 PTIL -Tromsø ALOS 2: L-band -26. mai, 2015 Copyright raw data JAXA, 2015 18 Fjernmåling fra UAVer Variert størrelse, rekkevidde, nyttelastkapasitet, sensorer Droner representerer et supplement til satellitter 11/9/2015 PTIL -Tromsø 19 Fjernmåling knyttet til Arktiske operasjoner • • • • 11/9/2015 PTIL -Tromsø Sjøis Isfjell Met-ocean oljesøl 20 Fjernmåling av sjøis Segmentering/klassifisering Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT Moen, M.-A.N., A.P. Doulgeris, S.N. Anfinsen, A.H.H. Renner, N. Hughes, S. Gerland and T. Eltoft: “Comparison of automatic segmentation of full polarimetric SAR sea ice images with manually drawn ice charts”, The Cryosphere, vol. 7, no. 6, pp. 1693-1705, November, 2013. 11/9/2015 PTIL -Tromsø 21 Fjernmåling av sjøis Estimering av hastighetsfeltet Korrelasjonsmetoden: Estimate accuracy with drifting buoys Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT 11/9/2015 PTIL -Tromsø 22 Deteksjon av isobjekter Icebergs Ship Copyright raw data ESA, 2010. Processed by KSAT ENVISAT ASAR AP-mode, HV polarization. Radarsat-2 quad-polarization. Copyright raw data MDA . 2011. Processed by KSAT Metode: • Satellitt 11/9/2015 • UAV • Subaperture teknikker • Radar/optical deteksjon • Statistisk modellering • Drop-sonder for målfølging • Polarimetri PTIL -Tromsø 23 MetOcean Bruker: Normalized radartverrsnitt (NRCS) , Doppler anomali, og Intensitetsmodulasjon til å: • Estimere vindfeltet, • Estimere overflatestrømmen, • Estimere bølgespekteret 11/9/2015 PTIL -Tromsø 24 Vind og Strøm fra SAR Greenland Koblet estimering av vind og strøm over hav og islagte farvann: • Radar tverrsnitt and Doppler signal • Geofysisk modellering av radarsignaturerer, inkludert de polarimetriske egenskapene • Kalibrering og validering Sea Ice Open Ocean Atm. Front 11/9/2015 PTIL -Tromsø Radar backscatter, Doppler and Velocity Field from Fram Strait (Envisat ASAR Data) 25 Estimering av bølgespekteret 11/9/2015 PTIL -Tromsø 26 Fjernmåling av oljesøl Mål: • Skille olje fra ‘look-alikes’ • Karakterisere oljesøl • Identifisere områder med stor konsentrasjon • Følge oljesøl Utfordringer: • Estimere tykkelse og oljekonsentrasjon. • ‘Slick’ene er ikke-stasjonære. Påvirkes av været. • Forholdsvis lav samplingshyppighet fra rommet. Copyright raw data MDA, 2012. Processed by KSAT Slicks, ships, platforms, oil spill detected by satellite SAR over North-Sea. 11/9/2015 PTIL -Tromsø 27 Diskriminering mellom ulike ’slicks’ Radarsat-2 SAR quad-polarimetric Fine mode Radiagreen ebo plant oil (biogenic film simulator) Oseberg blend emulsion Radiagreen ebo plant oil (biogenic film simulator) Balder crude oil Oseberg blend emulsion Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT Skrunes, S., C. Brekke and T. Eltoft: “Characterization of Marine Surface Slicks by Radarsat-2 Multipolarization Features”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 52, no.9, pp. 5302-5319, September, 2014. 11/9/2015 PTIL -Tromsø 28 Assimilering av drift estimert fra satellittdata i koblet hav/sjøis-modell Operasjonell is drift vektorer basert på satellitt data • • • 11/9/2015 PTIL -Tromsø Bruke SAR/optical/IR og passive microwave. Krever bedre algoritmer for estimering fra satellite data Bedre metoder for assimilering av denne informasjonen i modeller 29 Centre for Integrated Remote Sensing and Forecasting for Arctic Operations Modeling Satellite remote sensing System integration UAV remote sensing Integrated Remote Sensing Services In-situ measurements 11/9/2015 PTIL -Tromsø 30 Work packages WP1: Ocean Remote Sensing PI: Norut 1.1 Retrieval of ocean winds 1.2 Retrieval of ocean surface currents 1.3 Detection and tracking of polar lows WP2: Sea Ice, Iceberg and Growler Remote Sensing PI: UiT 2.1 Classification & characterization of sea ice 2.2 Estimation of sea ice drift velocity field 2.3 Iceberg detection & characterization in open waters 2.4 Iceberg detection & characterization in sea ice 2.5 Tracking methodologies WP3: Oil Spill Remote Sensing PI: UiT 3.1: Detection & characterization in open water 3.2: Detection & characterization in sea ice WP4: RPAS Technology PI: Norut 4.1: Technology for RPAS operation 4.2: Sensors for sea ice and iceberg mapping 4.3: Sensors for oil spill mapping 11/9/2015 4.3: Technology for geo-tagging of icebergs PTIL -Tromsø WP5: Drift Modelling and Prediction PI: Met.no 5.1: Data assimilation 5.2 Sea ice drift modelling and prediction 5.3: Oils spill drift modelling and prediction 5.4 Iceberg drift and deterioration WP6: Field Work PI: NPI 6.1 Yearly cruises to collect in-situ data 6.2 Yearly helicopter flights with EM sounder 6.3 Freeze-in of “Lance” winter 2015 WP7: Pilot Service Demonstration PI: KSAT & Met.no 7.1 Arctic surveillance services design 7.2: System and data integration 7.3: Pilot service demonstration 7.3.1 Iceberg services 7.3.2 Sea ice services 7.3.3 Oil spill services 7.3.4 Polar Lows services 31 Takk for oppmerksomheten ! cirfa.uit.no 11/9/2015 PTIL -Tromsø 32
© Copyright 2024